C-Eval 测评大模型 - 掘金 https://github.com/llmeval/llmeval-1/tree/master chatGLM2-6B 模型在 MMLU(英文)、C-Eval(中文)、GSM8K(数学)、BBH(英文)上的测评结果。 ChatGLM-6B升级V2:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42% | 量子位 ChatGLM相关 - 知乎 (zhihu.com) https://weixin.qq.com/g/...
C-Eval测评的技巧包括: 理解C-Eval的底层逻辑:C-Eval衡量模型强弱的底层逻辑是知识+推理。一个模型要强,首先需要广泛的知识,然后在知识的基础上做推理,这样才能代表一个模型可以做复杂且困难的事情。 熟悉C-Eval的评测基准:C-Eval从知识型任务出发,通过不同数量集,将模型能力分类以进行准确衡量。例如,C-Eval ...
为了对C-Eval大语言模型进行客观、全面的测评,我们采用了lm evaluation harness与vllm两个工具。lm evaluation harness是一个用于评估语言模型性能的开源框架,它可以对语言模型进行多个方面的测试,包括文本生成、语言理解、语义相似度等。而vllm则是一个基于Python的大语言模型评估库,它提供了丰富的评估指标和可视化工具,...
在进行C-Eval测评时,我们需要注意以下几点: 选择合适的测评任务和数据集。不同的LLM在不同的任务和数据集上表现可能有所不同,因此我们需要根据实际需求选择合适的测评任务和数据集。 关注LLM的泛化能力。除了在特定的测评任务和数据集上评估LLM的性能外,我们还需要关注其泛化能力,即在不同任务、不同领域、不同数据...
关键词:大模型测评,C-Eval 前言 C-Eval是目前权威的中文AI大模型评测数据集之一,用于考察大模型的知识和推理能力,本篇对C-Eval数据集做简要介绍,并演示如何使用C-Eval对大模型进行评测。 内容摘要 C-Eval整体结构概述 C-Eval数据预览 C-Eval的Prompt范式 ...
2023年11月14日,作为中文大模型权威基准的C-Eval大模型评测榜单更新,范特科技自主研发的“纵望”语言大模型以86.7的平均分,勇夺C-Eval全球中文闭源大模型测评榜第一名,领先于vivo、云从、阿里云、云知声、OPPO等知名企业。 全球(中文)闭源大模型 No.1
的确,C-Eval测评难度比其他测评更高且更严格。在打分流程上,C-Eval更像是学校中为学生准备的大考模式,各个公司参加统一考试并由系统自动打分、C-Eval团队人工审核成绩并公布,所以,就结果上看,其测评所公布的成绩真实性更高。 03国内大模型的未来 放眼行业,大模型对于国内人工智能产业的意义非凡。
同时作业帮公布了银河大模型在C-Eval、CMMLU两大权威大语言模型评测基准的成绩。数据显示，作业帮银河大模型表现卓越，以平均分73.7分位居C-Eval榜首；同时在CMMLU榜单Five-shot和Zero-shot测评中分别以平均分74.03分及73.85分位列第一，成为首个同时在上述两大权威榜单平均分排名第一的教育大模型。银河大模型...
下图是目前最新的C-Eval测评结果榜单: 首先,从测试结果上看,我认为ChatGLM2-6B超越GPT4是比较真实的,大家从榜单的具体成绩可以看出,ChatGLM2-6B主要赢在Social Science,Humanities 和 Others 这三项上。而这三项实际上和训练的语料关系是比较大的,其中的很多项目是和国家的国情相关的,而非世界通识。因此,虽然我们...
同时作业帮公布了银河大模型在C-Eval、CMMLU两大权威大语言模型评测基准的成绩。数据显示,作业帮银河大模型表现卓越,以平均分73.7分位居C-Eval榜首;同时在CMMLU榜单Five-shot和Zero-shot测评中分别以平均分74.03分及73.85分位列第一,成为首个同时在上述两大权威榜单平均分排名第一的教育大模型。